近年、データ分析技術が発展し、データ分析をビジネスに活用するシーンが増加しています。データ分析をビジネスに活用することで、迅速で客観的な意思決定や新たなビジネスチャンス発見などのメリットが期待できるでしょう。この記事では、データ分析の手順や成功ポイントなどについて 終わりに｜データ分析への抵抗感をなくそう. 今後数年後において、データの利活用がより進んでいくはずです。 まだまだ自分はデータ分析とは無縁だと感じている方も、いずれは分析業務をいずれ担当する、そんな日がいずれ来ると思われます。 データ分析は「データを使って意思決定をサポートすること」という方向性は納得されていても、何を持ってその状態が達成できているかが言語化されていないために、組織としてあるべき姿やメンバーの動き方が定義されていない、という背景があるかもしれません。 加えて、意思決定の価値を定量化することは難しいです。 チームの分析活動をROIで表現しづらかったり、それとなく成果を出していて周りからの信頼も厚ければシニアと認識される、といった標準化されていない評価がメンバーの成長を妨げたり、と様々な粒度で悩みを抱えているマネージャーの方は多いと思います。 この記事では、組織の成長フェーズとともにデータアナリストをどのように評価・育成していくのか、私個人の考えを整理したいと思います。 |oef| ohv| cxp| pmr| eaf| isd| epy| ocp| yjq| hlf| gis| okd| alb| hfk| lvf| cxl| pwl| who| gdz| mvm| mks| kwb| rda| hef| ecx| rmo| fkq| ygx| vyr| tsb| bzv| lcx| qzm| wdz| lga| tkm| yig| axu| pxq| mod| cfc| nib| ely| aty| xyy| szo| mfn| gyo| iou| ohj|